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针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题,提出基于多尺度双线性卷积神经网络(MS-B-CNN)的车型精细识别模型。首先,对双线性卷积神经网络(B-CNN)算法进行改进,提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合,以提高特征表达能力;此外,还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略,在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心,在训练过程中新增加样本时,网络会约束样本的分类中心距离,以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示,该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%,验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。 相似文献
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为提高钻削过程的生产效率,研究一种基于改进主成分分析的参数优化模型,对不锈钢钻削工艺参数进行优化选择。以AISI 304不锈钢的钻削工艺参数为研究对象,融入犹豫模糊思想,构建参数优化决策矩阵,使之更加符合实际生产过程,进一步提高了参数优化设计的可靠性。然后在主成分分析的基础上,通过主效应分析得到3组初步优化结果,结合径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络进行寻优搜索,最终得到改善效果良好的3组工艺参数组合。将改进主成分法应用于钻削工艺加工过程中,当3组改善后的工艺参数组合(螺旋角,(°);进给速度,mm/min;主轴转速,r/min)分别为(25,10,900)、(25,11,700)和(26,11,1 000)时,可使改善后钻削工件的表面粗糙度、后刀面磨损量以及钻头振动加速度分别达到Ra 3.154 5μm、0.072 1 mm以及0.134 4 m/s~2。将参数优化决策矩阵与主成分分析法相结合,得到最优模糊工艺参数,解决了主成分分析法易造成信息损失的问题,同时使生产决策者可以根据实际生产情况选择合适的工艺参数组合。所得参数优化结果较之于响应曲面模型,效果改善显著,证明方法是有效的。 相似文献
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为了揭示飞艇内置氦气囊在非稳定状态下的形态变化机理,建立了单个氦气囊模型,基于ANSYS的瞬态动力分析和CFX的多场耦合分析,考虑空气与氦气密度差导致的浮力效应,进行空气和氦气流体及柔性囊体的多场耦合分析.首先基于囊体无应力态进行充气模拟得到初始充气平衡形态,校验数值模拟方法的正确性.然后通过控制氦气排气量模拟氦气囊在0°、10°、20°、30°仰角以及充盈度分别为100%、90%、80%、70%、60%时的形态,并进行变形、应力特征分析.数值结果表明:在仰角为0°时,随充盈度减小,囊体底部约1/3区域发生形态失稳,呈环向均匀小凹陷模态,且向顶部扩展,环向贯通为大凹陷;当有仰角时,凹陷先发生于下腹部,环向非对称,且随仰角增大,下腹部凹陷向顶部扩大. 相似文献
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